Music-Information-Retrieval

This extended abstract describes the ACMus project, including its scope, partners, and current results.

Research Project to explore the use of machine learning techniques for computational musicology, digital music archive managment, and music information retrieval.Two main elements are the core of our project: 1. Emphasis on semi-supervised and unsupervised machine learning techniques that minimally rely on the availability of annotated data for a specific task. 2. Traditional Colombian music as the main focus of our study.

Mediante la extraccion automatica del contenido de las señales de audio y Machine learning se tienen aplicaciones de predicción, clasificación y Agrupamiento, como: Deteccion de emociones en la voz (Speech Emotion), Reconocieminto de Voz (Speech-to-Text), Deteccion y segmentacion de personas hablando(Speaker Diarization), Music Information Retrieval (Extraccion Automatica de información Musical), entre otros.

Using Python for Audio signal analysis and Music Information Retrieval applications.

El Music Information Retrieval (MIR), que tiene como objetivo extraer, analizar y procesar automaticamente la información musical en señales de audio para diferentes aplicaciones musicales e informaticas. Las principales tareas en MIR, son Beat tracking, deteccion de melodia, deteccion de acordes, fingerprinting, recomendacion de música, procesamiento de señales de audio, entre otras aplicaciones